Anova

dépendante (score d’intérêt suscité par chaque photographie). Ainsi, nous rechercherons la meilleure équation linéaire de prévision pour chacune des photographies et nous évaluerons sa précision et la signification. Enfin chaque photographie subira une ANOVA multifactorielle univariée avec la variable « sexe » comme variable test et les scores factoriels, qui se seront avérés significatifs lors de la régression multiple, comme covariables. Le but ici est de conclure sur l’effet du sexe des participants

annoncées. Le tableau 2 présente les rentabilités anormales moyennes observées selon le type de stratégie de marque mise en œuvre. [-5 ; +5] Création de marque Changement de marque Achat de marque Cession/abandon de marque Extension de marque F-Test (ANOVA) 0.3% 3.8% 3% 2.3% 2.1% n.s. [-1 ; +1] -0.2%% 1.0% 4.3% 1.1% 1.0% p < 0.1 [-1 ; 0] -1.4% 0.9% 4.1% 1.3% 0.4% p< 0.05 [T=0] -1.3% 0.4% 4.0% 0.1% 0.1% p < 0.01 Tableau 2. Différences selon le type de stratégie de marque Au niveau global

cartographie des processus), … - Mesurer : analyse de systèmes de mesure (Gage R&R, linéarité, …), capacités, diagrammes d'Ishikawa… - Analyser : cartographie détaillée des processus (par exemple, analyse de la valeur ajoutée), tests d'hypothèses (ANOVA, χ², tests de variances, …), plans d'expérience… - Améliorer : plans d'expériences, AMDEC, poka yoke… - Contrôler : plans d'expérience, MSP… c. Cercle de qualité : La philosophie de cette méthode est de réunir les personnes directement concernées

50 had engaged in a merger or acquisition, 2 filed for bankruptcy, 1 went private, and for 6 no information was available. In order to examine potential survival bias (the firms that dropped out were in some way inferior performers), I conducted an ANOVA to determine how those firms for which I did not have complete data (the 59 that dropped out of the sample) differed from the overall sample. I found that there were no significant differences in any of the variables used in the analyses for this research

chemiluminescence (ECL Western Blotting Substrate, Pierce), captured on X-ray film (Agfa-Gevaert N.V.), and band densities were quantified using NIH image software. 2.7. Statistical Analysis. All values are expressed as means ± SEM. Data were analyzed by 1-way ANOVA, and then differences among means were analyzed using Duncan’s test. The relationships between body weight gain and wound size were evaluated by Pearson’s correlation coefficients. For all tests, differences were considered significant at P < .05. 32

identification of distinct models and variables with specific properties also requires the selection of appropriate statistical analyses. Testing the effects of moderators does not use the same kind of analysis as for testing the effects of mediators. ANOVA and hierarchical regression analyses are the most appropriate methods for testing moderator effects, while path analyses with Lisrel allow for the examination of mediator effects of a given variable relative to two other variables. Finally, the clarification

(comparaison de groupes indépendants de données ordinales) Chi-carré (χ 2 ) (comparaison de k groupes de données ordinales ou nominales) pour les données qualitatives et t de Student (comparaison de 2 moyennes) et d’analyses de variances simples (ANOVA) (comparaison de plusieurs moyennes) pour les données quantitatives. Quand les conditions d’application du Chi-carré n’étaient pas satisfaites lors de la comparaison de données dichotomiques ou dichotomisées à cause de notre petit échantillon, nous

(split-half, Guttman, parallel, strict parallel) - CARACTÉRISTIQUES POUR 6 ITEM 6 ÉCHELLE 6 ÉCHELLE SANS L’ITEM - PRINCIPALES STATISTIQUES 6 MOYENNES 6 VARIANCES 6 CORRÉLATIONS 6 COVARIANCES - COHÉRENCE INTER-ITEM 6 CORRÉLATIONS 6 COVARIANCES - TABLEAU ANOVA 6 AUCUN 6 (TEST F - teste qu'il n'y a pas de différence significative entre les différentes mesures de l'échelle) - T carré de Hotelling - Test d’additivité de Tukey d) Dans STATISTIQUES : Autres informations disponibles : En résumé, la syntaxe:

011 Tableau N6 : regression “personnel en contact” Model Summary : R = ,467a - R2 = ,218 - Adjusted R2 = ,215 / R = ,517b - R2 = ,267 - Adjusted R2 = ,262 R = ,533c - R2 = ,284 - Adjusted R2 = ,276 / R = ,547d - R2 = ,299 - Adjusted R2 = ,290 ANOVAe : (F) Model 1 = 82,941 - Signification = ,000a / (F) Model 2 = 54,052 - Signification = ,000b (F) Model 3 = 39,059 - Signification = ,000c / (F) Model 4 = 31,484 - Signification = ,000d Cronbach's Alpha = ,749 (N of Items :10) - KMO and Bartlett's

17 0,612 18 0,749 Composante 2 8 0,513 9 0,725 12 0,584 Composante 3 24 0,682 15 0,619 Prisme du discours Items Composante 1 16 0,671 33 0,737 37 0,574 19 81 Composante 2 Composante 3 0,911 0,955 27 Annexe C : Tableau ANOVA Dimensions Classe Erreur Moyenne des carrés F Moyenne ddl des carrés Signification Moyenne des ddl carrés ddl Expérience1 50,998 3 ,829 878 61,506 ,000 Expérience2 36,267 3 ,879 878 41,236 ,000 Expérience3 60,355 3 ,797